AlphaGo Master
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 19 October 2017
- Autoři
- D Silver, J Schrittwieser, K Simonyan, I Antonoglou
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Games
- Úkol
- Go
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 3.4 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Benchmarks
This is a guess. There was no single journal publication that accompanied this model, that gave information about architecture/model training time etc. All I could find was that it has the same architecture as AlphaGo Zero, and that it had roughly the same power consumption as AGZ. See for instance: https://deepmind.com/blog/article/alphago-zero-starting-scratch Since AGZ reaches the ELO of AlphaGo Master in about 25-30 days (60-75% of the total training time), I estimate the compute to be aro…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v1
- Doba reálného času
- 72 hours
- Náklady na výpočet
- $471,445
"Training started from completely random behaviour and continued without human intervention for approximately three days."
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 10,021
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Mastering the game of Go without human knowledge
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
AlphaGo Master byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během October 2017. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol go.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 3.4 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v1. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
AlphaGo Master — běžné otázky
AlphaGo Master— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.4 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v1. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
AlphaGo Master— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
AlphaGo Master— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
AlphaGo Master— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
AlphaGo Master— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
AlphaGo Master— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
AlphaGo Master— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Games, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol go. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.